| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究意义及背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·国内外发展过程及研究现状 | 第11-15页 |
| ·智能优化算法的发展与研究现状 | 第11-15页 |
| ·T-S 模糊模型发展过程及研究现状 | 第15页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第15-17页 |
| 第2章 模糊模型辨识中智能优化算法应用比较分析 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·模糊模型辨识 | 第17-19页 |
| ·模糊模型 | 第17-18页 |
| ·模糊模型辨识 | 第18-19页 |
| ·智能优化算法的基本原理 | 第19-24页 |
| ·遗传算法 | 第19-20页 |
| ·粒子群优化算法 | 第20-21页 |
| ·菌群优化算法 | 第21-23页 |
| ·基于粒子群算法的菌群优化算法(BSO) | 第23-24页 |
| ·PSO-RLS 算法 | 第24页 |
| ·模糊模型参数优化算法的性能比较与分析 | 第24-28页 |
| ·优化模型后件参数 | 第24-25页 |
| ·优化模型全局参数 | 第25-27页 |
| ·仿真结果分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于改进 BFO 和 RLS 的模糊建模方法 | 第29-37页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·改进的 BFO | 第29-32页 |
| ·趋化环节的改进 | 第30页 |
| ·迁徙环节的改进 | 第30-31页 |
| ·改进 BFO 的算法步骤 | 第31页 |
| ·RLS 算法 | 第31-32页 |
| ·改进的 BFO-RLS 混合算法 | 第32-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-36页 |
| ·非线性动态系统 | 第33-34页 |
| ·Box-Jenkins 煤气炉数据辨识 | 第34-35页 |
| ·变载荷气动加载系统建模 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于 MFOA 和 LW 的混沌时间序列鲁棒模糊预测 | 第37-46页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·MFOA 与 LW 方法 | 第37-41页 |
| ·修正型果蝇优化算法(MFOA) | 第37-39页 |
| ·最小 Wilcoxon 方法 | 第39-40页 |
| ·MFOA-LW 混合算法 | 第40-41页 |
| ·仿真实验 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 PSO 在直接模糊自适应逆控制中的应用 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于 PSO 的 T-S 模糊逆模型辨识 | 第46-49页 |
| ·逆模糊模型 | 第46-47页 |
| ·基于 PSO 的 T-S 模糊逆模型辨识 | 第47-49页 |
| ·自适应逆控制 | 第49-50页 |
| ·控制系统的设计 | 第49-50页 |
| ·变步长 LMS 算法 | 第50页 |
| ·仿真实验 | 第50-53页 |
| ·动态非线性对象 | 第50-51页 |
| ·球形液位控制 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |